Generar el código de una aplicación con inteligencia artificial deja abierta una pregunta: ¿podrán utilizarla las personas con discapacidad? Ed Summers, responsable de accesibilidad de GitHub, propone orientar a los modelos con instrucciones y recursos específicos. También establece un límite: «No hay una solución que sirva para todos», explica en una entrevista con LA RAZÓN.
Su respuesta aborda la calidad de lo que producen estas herramientas. Summers fue preguntado por el riesgo de que los modelos aprendan de código con problemas de accesibilidad y reproduzcan esas dificultades. La vía que plantea consiste en mejorar el resultado de cada proyecto con indicaciones, guías y un proceso de aprendizaje que continúe después de los primeros cambios.
El directivo cita tres recursos: instrucciones personalizadas, agentes y habilidades, conocidas también como skills. Explica que su equipo ha elaborado guías para ayudar a los desarrolladores a dar los primeros pasos y mejorar la accesibilidad del código generado. La adaptación al proyecto resulta decisiva, porque las necesidades concretas condicionan ese trabajo.
Dar contexto al asistente antes de pedirle código
La idea es incorporar los requisitos de accesibilidad al proceso con el que se utiliza un asistente de programación. En el entorno del vibe coding, donde el usuario describe lo que quiere construir mediante lenguaje natural, las instrucciones también orientan el resultado. Summers las presenta como una forma de mejorar rápidamente el punto de partida que ofrecen los modelos.
La documentación oficial de GitHub describe las instrucciones de un repositorio como una manera de proporcionar contexto sobre el proyecto y sobre cómo construir, probar y validar sus cambios. Ese contexto puede incluir criterios de trabajo compartidos. Las preferencias quedan asociadas al proyecto, en lugar de depender únicamente de lo que alguien recuerde escribir en cada petición al asistente.
Summers incluye los agentes de IA y las habilidades entre los mecanismos con los que orientar ese trabajo. En la entrevista señala que las guías de su equipo buscan ayudar a mejorar la salida de los modelos y resolver las primeras dificultades. Son un apoyo para empezar y entrar en un ciclo propio de aprendizaje, según explica; su propuesta requiere seguir ajustando el proceso.
Una primera revisión no sustituye la evaluación completa
La advertencia tiene una aplicación concreta para quien recibe código generado por IA. «Depende mucho del proyecto. Hace falta un esfuerzo sostenido de optimización en cada proyecto y en cada empresa», sostiene Summers. La mejora necesita continuidad y contexto: su respuesta no ofrece una instrucción universal con la que dar por terminado el trabajo de accesibilidad.
La iniciativa WAI del W3C distingue también entre una comprobación inicial y una evaluación completa. Su guía Easy Checks propone revisar aspectos como las alternativas textuales de las imágenes, el contraste, la navegación con teclado o las etiquetas de formularios. Advierte de que esas comprobaciones tienen un alcance limitado y que una evaluación exhaustiva requiere más trabajo. Son ejemplos de lo que debe examinarse en el producto que se construye.
Summers utiliza estas herramientas en su propia actividad profesional. Trabaja habitualmente con Copilot CLI y le pide primeras versiones de tareas complejas, automatizaciones y análisis de incidencias de GitHub para encontrar tendencias. Esa experiencia sitúa el uso de la IA dentro de un proceso de trabajo concreto, con necesidades y objetivos que el usuario debe trasladar a la herramienta.
Su planteamiento combina las ayudas para obtener mejores primeras respuestas con el esfuerzo posterior de cada equipo. Las guías sirven para empezar y el aprendizaje debe continuar dentro de cada proyecto. «Por desgracia, no hay una solución que sirva para todos», insiste. La accesibilidad exige sostener esa mejora conforme se construye y se modifica el software.
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